잔존율 분석 리포트
본 문서는 분석 목적에 따른 설정 예시와 Metric 정의를 안내합니다.
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잔존율 분석 리포트는 분석의 기준이 되는 기준이벤트와 분석의 대상이 되는 대상 이벤트간의 잔존율을 확인하는 강력한 인사이트 리포트 입니다.
광고나 유입을 결정하는 기준 이벤트를 설정하고, 달성해야 할 KPI 이벤트를 대상 이벤트로 지정하여 잔존율을 체크하면, 광고 파트너나 소재의 효율을 확인할 수 있습니다.
이를 통해 우리 서비스에 적합한 파트너를 찾을 수 있고, 이후 비슷한 광고를 집행할 때 어느 정도의 기간이 적합한지 판단할 수 있습니다.
잔존율이란, 서비스를 이용하는 사용자가 일정 기간이 지난 뒤에도 여전히 서비스를 계속 이용하고 있는 비율을 의미합니다.
일반적인 잔존율 분석은 신규설치(기준) ↔ 앱 실행(대상)을 의미하지만, 애드브릭스는 일반적인 잔존율의 개념을 확장하여 연동된 이벤트 기준으로 자유롭게 잔존율을 분석 가능하도록 개발되었습니다.
기준 이벤트
분석 '기준'이 될 이벤트를 선택합니다. 두 개 이상의 이벤트를 선택하면 'or' 조건으로 설정됩니다.
대상 이벤트
분석 '대상'이 될 이벤트를 선택합니다. 두 개 이상의 이벤트를 선택하면 'or' 조건으로 설정됩니다.
데이터 표현 방식
분석 수치의 표현 방식을 선택합니다.
• 일반 : 일자 별 수치가 표현됩니다.
• 누적 : n day 별 수치가 누적되어 표현됩니다.
분석 결과 값
분석 수치의 계산 방식을 선택합니다.
• Unique : 타겟 이벤트 수치를 유니크로 계산합니다.
• Total : 발생한 전체 타겟 이벤트 수치를 계산합니다.
• Price x Quantity : 구매 등 가격 정보가 있는 경우 계산합니다.
Metrics
정의
기준이벤트
잔존율 리포트 분석 설정 > 기준 이벤트 에서 선택한 이벤트를 발생시킨 이용자 수 입니다.
n day
잔존율 리포트 분석 설정 > 대상 이벤트가 발생된 결과 수치 입니다.
n day별로 선택할 수 있으며, 수치의 표현과 계산 방식은 데이터 표현 방식과 분석 결과 값의 옵션을 따릅니다.
(*n day는 최대 30일까지 제공됩니다)
기준 이벤트
abx:new_install
대상 이벤트
abx:start_session
데이터 표현 방식
일반
분석 결과 값
Unique
Metrics
Standard User, 1 day, 3 day, 5 day, 7 day, 15 day
🔍 리포트 해석
특정 일자에 New Install 한 이용자를 대상으로 앱 활성화 리텐션을 분석합니다. 예를 들어, 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면? 04월 01일에 New Install한 이용자 500명 중 04월 04일에 앱을 활성화한 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.
기준 이벤트
abx:login
대상 이벤트
abx:start_session
데이터 표현 방식
일반
분석 결과 값
Unique
Metrics
Standard User, 1 day ,3 day, 5 day ,7 day ,15 day
🔍 리포트 해석
특정 일자에 Login 한 이용자를 대상으로 앱 활성화 리텐션을 분석합니다. 예를 들어, 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면? 04월 01일에 Login한 이용자 500명 중 04월 04일에 앱을 활성화한 유니크 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.
기준 이벤트
abx:add_to_cart
대상 이벤트
abx:purchase
데이터 표현 방식
일반
분석 결과 값
Total, Unique, Price x Quantity 중 선택
Metrics
Standard User, 1 day ,3 day, 5 day ,7 day ,15 day
🔍 리포트 해석
특정 일자에 장바구니 담기를 완료한 이용자를 대상으로 구매 리텐션을 분석합니다.
분석 결과 값 = Unique일 경우
→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면? 4월 01일에 장바구니 담기를 완료한 이용자 500명 중 04월 04일에 구매한 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.
분석 결과 값 = Total일 경우
→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 300 이라면? 04월 01일에 장바구니 담기를 완료한 500명의 이용자가 04월 04일에 발생시킨 총 구매 수가 300번 이라는 것을 의미합니다.
분석 결과 값 = Price x Quantity일 경우
→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 30,000,000 이라면? 04월 01일에 장바구니 담기를 완료한 500명의 이용자가 04월 04일에 발생시킨 총 구매액이 30,000,000 이라는 것을 의미합니다.
